💼 Кейс: как я использую ИИ на этапе аудита сайта

Ещё один этап работы, где нейросетки очень хорошо себя показывают — аудит посадки.

Найти проблему на сайте — это ведь полдела. Намётанным глазом сразу видно, что первый экран слабый, оффер размыт, выгоды сформулированы заезженными штампами, а блоки написаны языком бизнеса, а не клиента.

Окей. Нашли. Но дальше начинается самое сложное: надо не просто сказать клиенту «у вас тут плохо», а показать, почему и как сделать лучше.

Обычно на формулировки уходила уйма времени.
Пройти сайт руками, выписать проблемы, структурировать, сформулировать рекомендации, подумать, как переписать формулировки нормально с точки зрения маркетинга: чтобы стало конкретнее, понятнее, ближе к клиенту, без канцелярита и «индивидуального подхода». А потом ещё объяснить заказчику, зачем это менять.

Сейчас и это я делаю с помощью ИИ. Даю задачу найти, что может мешать конверсии с точки зрения пользователя. Нейросетка быстро вытаскивает слабые места:
⚫️где нет конкретики;
⚫️где недокручен оффер;
⚫️где слишком общие формулировки;
⚫️где не хватает доказательств;
⚫️где блок выглядит красиво, но не отвечает на реальные вопросы клиентов.

Понятно, что это не финальный вердикт. Дальше подключается специалист и решает, что из этого реально применимо. Но как первый слой анализа — это сильно экономит ресурс.

Под это дело у меня есть специальный AI-аудитор, собранный в ChatGPT. Можете поюзать бесплатно.